这是r中的随机森林模型。这是一个基于ladbroke赔率的足球预测模型。它预测匹配的全时结果（FTR）。
zmodel <- randomForest(traindata$FTR ~ traindata$LBH + traindata$LBD + traindata$LBA)
我尝试使用
对火车数据进行预测 predict(zmodel,newdata = traindata)
然后，我对新的测试数据进行了预测。
predict(zmodel,newdata = testdata)
虽然测试数据和训练数据不同，但我得到的预测结果相同。我做错了什么？
是否可以对列车数据中行数不同的数据进行预测？
答案 0 :(得分：0)
我假设您已正确地将数据拆分为训练和测试数据集（具有不同的观察结果）。值得检查一下。
而不是：
zmodel <- randomForest(traindata$FTR ~ traindata$LBH + traindata$LBD + traindata$LBA)
尝试：
zmodel <- randomForest(FTR ~ LBH + LBD + LBA, data = traindata)
这适用于不同长度的训练和测试数据集。例如：
predictForest1 = predict(zmodel, newdata = traindata)
predictForest2 = predict(zmodel, newdata = testdata)